只有 20.5% 的企業表示零擔憂。不過，公司應該對人工智慧抱持合理的懷疑態度。這種懷疑有助於組織（和團隊成員）發現不準確和偏見，並確保人工智慧平台按預期運作。
這也是為什麼在商業中使
人工智慧不是為了削減成本，而是為了優化成本。您需要經驗豐富的團隊成員來監控、判斷和（如果需要）修 荷蘭電報數據 正 AI 模型的輸出，以確保其符合組織和行業標準。
企業正在使用人工智慧嗎？圖 1 行銷專業人士採用人工智慧的情況 1536×943
是的，大多數企業都在使用人工智慧。根據我們的研究，我們發現以下內容：
已經在使用人工智慧 (50%)
計劃未來使用人工智慧（29%）
還不確定 (11.5%)
不打算使用人工智慧（9.5%）
如果您還沒有嘗試過使用人工智慧，請考慮立即開始以避免落後。
人工智慧在商業中最常見的用例是
業如何使用人工智慧的 7 個範例
1. 行銷：個人化
個人化不僅僅是人 您的網站需要快速且有效率 工智慧的[公司名稱]。借助生成式人工智慧，行銷團隊可以創建與用戶產生共鳴並推動所需行動（例如購買產品）的訊息、體驗和優惠。
在澳洲票務和科技公司 Ticketek 的一個範例中，該品牌使用Amazon Personalize將其電子郵件通訊從基於狀 台湾新闻 態的個人化轉變為基於興趣的個人化，從而實現：
購買率提高 200%
每份電子報的門票銷售量提高了 49%
2. 銷售：銷售線索評分模型
時機就是一切——尤其是對銷售團隊而言。當銷售團隊可以優先考慮他們的時間並在正確的時間聯繫正確的領導時，它可以對組織及其盈利產生巨大影響。
軟體公司 Salesloft（以前稱為 Drift）使用MadKudu來實現此目的。
透過 MadKudu，Salesloft 團隊發現他們 90% 的管道來自25% 的潛在客戶。根據這些數據，MadKudu 可以自動對銷售線索進行評分，這使得 Salesloft 團隊能夠優先考慮他們的外展工作。
3. 客戶支援：聊天機器人
聊天機器人已成為重要的支援團隊成員，無論是對常見問題提供預先確定的答复，還是在將客戶路由給團隊成員之前收集初始資訊。然而，人工智慧已經改變了聊天機器人為企業所做的事情。
Databox 是一個商業分析平台，它使用Intercom 的 Fin AI來使其支援文件具有可操作性。 Fin AI 可以查找、總結並與客戶分享這些信息，而不是團隊成員搜尋廣泛的圖書館來回答使用者問題。
對於 Databox，結果是戲劇性的：
團隊生產力提高 50%
透過支持使新收入增加 40%
4. 營運：預測分析
憑藉預測內部和客戶需求的能力，組織可以優化其成本和時間。在這個企業如何使用 AI 的範例中，澤西島政府使用 IBM 的 AI 解決方案來預測設備維護和庫存需求，以便更好地為居民服務。